[发明专利]一种基于局部对比度预处理的图像融合方法

说明书

本发明公开了一种基于局部对比度预处理的图像融合方法，包括：1、预处理阶段：对源图像进行基于局部对比度的预处理，得到相应的图像块组，以及与图像块相对应的向量形式的局部对比度；2、融合阶段：使用匹配追踪算法求解局部对比度的稀疏系数，并把稀疏系数的l1范数作为对应图像块的信息活跃度，按照最大值选择的融合规则对源图像块融合，得到融合图像块组；3、重建阶段：对融合图像块组使用反滑动窗口以及重叠像素平均加权方法得到融合图像。本发明能提升基于稀疏表示图像融合方法对于细节提取的能力，同时尽可能地保留空间相关性和低频信息不丢失，从而提升视觉效果和客观评价指标上的融合结果，并为预处理提供了一种新思路。

技术领域

本发明属于图像融合技术领域，具体涉及一种从图像分块中提取区域的局部对比度作为稀疏表示预处理的方法，主要应用于基于稀疏表示图像融合算法。

背景技术

图像融合技术是把来自不同传感器对于同一场景下的图像数据作为算法输入，采取具体的算法将这些数据的特征信息和互补信息提取并有机地结合起来，从而得到一幅融合图像的信息融合技术。得益于冗余且可学习图像特征的字典，相较于多尺度变换，稀疏表示能够对信号具有更全面且有效的逼近，因此基于稀疏表示的融合方法是一类重要的图像融合技术。

基于稀疏表示的图像融合方法主要分为4个步骤：①预处理：采用滑动窗口技术对源图像从左上到右下进行加窗，将其分为许多图像块，并且把图像块展成向量；②稀疏编码：在已经训练好的字典上对向量形式的图像块进行稀疏表示，得到每一图像块对应的稀疏系数；③融合：根据相应融合规则把来自不同源图像同一位置的图像块对应稀疏系数结合成融合的稀疏系数；④重构：采用滑动窗口技术把融合图像块组合成融合图像，把图像块之间重叠像素的均值作为融合图像的像素。

基于稀疏表示图像融合中最主要预处理方法是零均值化方法，即把减去均值后图像块作为稀疏表示的输入，经过相关信号处理以后再把均值加回图像块中，该预处理方法最早在基于稀疏表示的图像去噪方法中提出。相较于直接把图像块作为信号输入，经过零均值化后的图像块能够反映像素在区域间变化情况，而区域像素变化情况往往与该区域的细节分布息息相关。然而该预处理方法存在诸多弊端。

其一，由于图像块的零均值化处理等价于对图像块进行高通滤波，只有高频成分被用于后续的信号处理，而图像块的低频信息丢失了，使得图像融合不能够全面地提取像素块信息，且对于噪声非常敏感；

其二，零均值化方法对于区域的细节信息的捕捉能力不如小波滤波高效，可能造成融合结果边缘模糊；

其三，二维图像块的向量化会造成像素与其领域相关信息的丢失，可能造成结果中细节的不连续。

发明内容

本发明的目的是克服现有的标准稀疏表示图像融合方法的预处理不足之处，提出一种基于局部对比度预处理的图像融合方法，以期能提升基于稀疏表示图像融合方法对于细节提取的能力，同时尽可能地保留空间相关性和低频信息不丢失，从而提升视觉效果和客观评价指标上的融合结果，并为预处理提供了一种新思路。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

本发明一种基于局部对比度预处理的图像融合方法的特点是按如下步骤进行：

步骤1、预处理阶段：

步骤1.1、获取配准后的同一场景的两幅尺寸为M×N的源图像I_A,I_B∈R^M×N，其中，R^M×N表示M行N列的矩阵，采用滑窗将两幅源图像I_A和I_B分别分割成一系列大小为的图像块；从而相应得到K个切分后的图像块，记为和其中，表示源图像I_A切分后的第i个图像块，表示源图像I_B切分后的第i个图像块，m表示字典原子的尺寸；